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Enregistrement W2898100169 · doi:10.11575/prism/32514

Self-represented Litigants in Family Law Disputes: Views of Alberta Lawyers

2012· article· en· W2898100169 sur OpenAlexaboutno aff
L.D. Bertrand, J.J. Paetsch, Nicholas Bala, Rachel Birnbaum

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawFamily lawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study modified the instrument in a survey by Birnbaum & Bala (2012) with Ontario lawyers to obtain the experiences with and opinions of Albertans regarding self-representation. The Survey on Experiences with Self-represented Litigants was a web-based survey that was conducted with a sample of family law lawyers in Alberta. The sample was compiled from various lists maintained by the Canadian Research Institute for Law and the Family (CRILF) and e-mail addresses were verified by individual lawyers’ and law firms’ web sites and the 2012-13 Alberta Legal Telephone Directory. An initial invitation to complete the survey along with a link to the web site containing it was e-mailed to 174 family law lawyers across Alberta on June 13, 2012 with a request that they complete the survey by July 6, 2012. A reminder e-mail to the complete sample was sent on June 26th and the survey was closed to new responses on July 31, 2012. A total of 73 valid surveys were completed, resulting in a response rate of 42%. The survey contained background questions regarding respondents’ experience in the family law area in general, as well as their experiences with self-represented litigants in the family law area. In addition, participants were asked their views on alternatives to the traditional family law model, their opinions of parenting education workshops, and their involvement in providing pro bono services in family law.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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